O que é monetização de dados? Estratégias para gerar valor a partir de dados

O que é monetização de dados?

Monetização de dados é o processo de usar dados próprios da empresa para criar um benefício econômico mensurável. Ela permite ampliar o alcance e a flexibilidade para extrair o máximo valor dos dados. 

Dependendo da estratégia adotada, podemos distinguir entre monetização direta e indireta de dados. A primeira envolve vender dados ou produtos baseados em dados para terceiros. Já a monetização indireta ou interna consiste em usar dados para melhorar o desempenho do negócio.

A monetização de dados pode trazer benefícios importantes para as empresas, incluindo:

• Geração de receita. Seja vendendo dados para terceiros ou criando produtos baseados em dados, como LLMs, sua empresa pode monetizar dados para criar novas fontes de renda.
• Eficiência operacional. Os dados podem ser usados internamente para otimizar as operações do dia a dia. Ao detectar gargalos que consomem tempo e processos ineficientes, e identificar formas de simplificar as operações, a monetização de dados ajuda a reduzir custos e aumentar a performance.
• Experiências aprimoradas para o cliente. Ao inserir análise de dados em todos os aspectos do negócio, você entende melhor o comportamento do cliente para oferecer um produto ou serviço superior e melhorar a experiência do usuário.

Estratégias de monetização de dados

Existem muitas formas de monetizar dados. Dependendo da abordagem, podemos diferenciar entre monetização direta e indireta.

Monetização direta ou externa 

Envolve vender ou licenciar dados para terceiros, além de produtos e serviços derivados de dados. Em empresas de Data as a Service (DaaS), os dados podem ser vendidos de forma bruta ou agregada, após um processo de análise. 

Por exemplo, uma empresa que coleta e analisa tendências de mercado pode vender dados para outras empresas para fins de pesquisa de mercado. Em casos mais complexos, as companhias podem vender dados incorporados a plataformas com recursos analíticos.

Monetização indireta ou interna

É um conceito mais amplo, que consiste em usar dados para embasar decisões operacionais e alcançar melhorias mensuráveis no desempenho do negócio. As possibilidades aqui são inúmeras: desde reduzir custos e otimizar processos, até entender melhor o cliente e criar novas parcerias.

No entanto, a maioria das empresas com estratégia de monetização consolidada acaba adotando uma abordagem híbrida, combinando melhorias internas com vendas externas. Em outras palavras, a monetização interna costuma ser utilizada para potencializar a monetização externa. 

Exemplos de monetização de dados

Vamos analisar, na prática, como a monetização de dados funciona com alguns estudos de caso ilustrativos. 

X (antigo Twitter)

A X é uma empresa de mídia social fundada em 2006. A plataforma é onipresente por meio de suas publicações — antes chamadas de tweets — na internet e em todos os tipos de mídia. No fim de 2022, foi adquirida por Elon Musk. Logo após a aquisição, Musk introduziu uma série de reformas e mudanças de gestão, levantando preocupações sobre a capacidade financeira da empresa para manter a plataforma.

Uma das medidas mais drásticas para encontrar novas receitas foi limitar o acesso gratuito à API do Twitter. A API permite que usuários e desenvolvedores acessem dados do Twitter, como publicações, perfis, curtidas e contagem de retweets. 

Com essa decisão, Musk buscou aproveitar o potencial do conjunto de dados do Twitter – possivelmente um dos mais poderosos e abrangentes do mundo – com uma estratégia clara de monetização direta. 

Pelas novas regras, a API passou a oferecer quatro níveis de acesso com diferentes privilégios e preços. 

Níveis de acesso à API da X. Fonte: X

Embora as mudanças representem uma tentativa de capturar mais valor da comunidade de desenvolvedores da plataforma, isso é apenas parte do quadro. O impacto na quantidade de desenvolvedores e aplicativos baseados na X precisa ser avaliado em paralelo ao possível aumento de receita. Muitas empresas e desenvolvedores dependiam do acesso gratuito à API para construir diversos aplicativos. Com as novas regras, muitos desenvolvedores, especialmente os menores, não conseguirão arcar com os novos preços. 

ChatGPT

A IA generativa traz novas e grandes oportunidades para monetizar dados. Poderosos large language models (LLMs), treinados com um vasto corpus de dados, podem apoiar uma ampla gama de casos de alto valor em diferentes fluxos de trabalho e setores. 

Vamos considerar o ChatGPT, da OpenAI, provavelmente o exemplo mais ilustrativo do potencial da IA generativa. Como diz Vin Vashishta, fundador e Chief Revenue Officer da V Squared, em nosso podcast DataFramed:

Modelos baseados em dados de alto valor podem ser monetizados muitas vezes. O que faz a diferença não é o modelo, nem o código (especialmente agora que LLMs open-source estão por toda parte), e sim os dados.

Infelizmente, ganhar dinheiro com IA generativa não é simples. Reunir dados de alto valor em grande quantidade (pelo menos o suficiente para competir com os modelos mais precisos) é difícil e caro. É preciso tempo, talentos e tecnologia robusta para coletar, armazenar e processar dados antes de alimentar o modelo. Além disso, desenvolver, treinar e operar ferramentas de IA generativa exige recursos consideráveis. 

Nesse contexto, não surpreende que o mercado de IA generativa esteja altamente concentrado em um punhado de Big Techs que têm o know-how e os recursos necessários. 

Specsavers

A Specsavers, referência em optometria, audiologia e outros serviços de saúde, enfrentava desafios críticos em seus processos de analytics. A forte dependência de trabalhos manuais no Excel e lacunas significativas de habilidades em Power BI e Databricks prejudicavam a eficiência dos colaboradores e impediam a adoção de decisões orientadas por dados em escala.

A Specsavers fez parceria com o DataCamp for Business para impulsionar seu programa de capacitação em dados e, assim, aproveitar o poder dos dados por meio de uma estratégia interna de monetização. 

 Os objetivos do programa incluíam:

• Fechar as lacunas de habilidades em Power BI e Databricks para automatizar trabalhos no Excel e aliviar a carga dos times centrais de analytics.
• Aumentar o letramento em dados entre a liderança e colaboradores fora dos times de dados, fomentando a tomada de decisão baseada em dados.
• Estimular a mobilidade interna e oferecer oportunidades para colaboradores iniciarem carreiras em ciência de dados.

Com 115 colaboradores capacitados, a Specsavers registrou até 4 horas de economia de tempo por pessoa por semana, resultando em melhor desempenho e redução de custos. Confira o estudo de caso completo para saber mais sobre a parceria Specsavers–DataCamp.  

A história da Specsavers destaca um dos elementos mais importantes para o sucesso de uma estratégia de monetização de dados: ter um time com letramento em dados é essencial para monetizar dados. 

Como aponta Tiffany Perkins-Munn, Head of Data and Analytics da inovadora organização CDAO no J.P. Morgan Chase, no podcast DataFramed:

Desafios e soluções da monetização de dados

Apesar do enorme potencial, muitas empresas ainda não conseguem aproveitar o poder dos dados para criar valor para os clientes, aumentar receitas e apoiar processos de tomada de decisão.

Tiffany Perkins-Munn destaca alguns dos desafios mais comuns enfrentados pelas empresas:

Outro desafio importante é a privacidade de dados. Monetizar dados significa torná-los mais acessíveis, seja interna ou externamente. Equilibrar acessibilidade com privacidade e segurança pode ser um grande desafio. Em uma era de regulações rígidas de proteção de dados, garantir a privacidade e a segurança é essencial. Portanto, ao ampliar o acesso aos dados, é crucial contar com governança e medidas de segurança robustas. 

Nosso curso Introduction to Data Privacy foca em oferecer uma base sólida de princípios de privacidade e relacioná-los a outros conceitos críticos dentro do ecossistema de dados interconectado.

No geral, construir uma estratégia de monetização de dados exige investimento considerável em talentos e tecnologia, além de um compromisso estratégico de longo prazo que muitas empresas não têm. 

Uma lição importante é que construir uma cultura de dados sólida é fundamental para o sucesso. Cultura de dados é um ambiente organizacional em que os dados não apenas são valorizados, mas também estão acessíveis e são usados de forma consistente para orientar decisões. É uma cultura em que o letramento em dados é amplo e os insights orientados por dados são a regra, não a exceção, como afirma Sudaman Thoppan Mohanchandralal:

Se você quer preparar sua empresa para a revolução da cultura de dados, a DataCamp pode ajudar. O DataCamp For Business é uma solução criada especialmente para atender empresas que querem extrair o máximo valor de dados. 

Com o DataCamp for Business, você pode esperar:

• Uma plataforma de aprendizado líder de mercado, confiável para 80% das empresas da Fortune 1000, incluindo Google, Microsoft, Uber e eBay.
• Um currículo de ciência de dados de nível mundial, criado por especialistas do mercado, com cursos de Python, SQL, R, ChatGPT, Power BI, Tableau e letramento em dados.
• Trilhas de aprendizado flexíveis que podem ser personalizadas às necessidades da sua organização.
• Ambiente de aprendizagem interativo, com exercícios práticos e casos de uso reais.
• Aulas curtas para facilitar a retenção do conhecimento.
• Avaliações precisas que permitem identificar e acompanhar, em escala, os pontos fortes e as lacunas de habilidades da sua empresa.
• Acesso a certificações em dados reconhecidas pelo mercado para aproximar educação e trabalho.
• Integrações simples com os principais provedores de SSO e LMS.
• Suporte de customer success com recursos e orientação sobre tudo, das melhores práticas de adoção às integrações de SSO e LMS.

O futuro da monetização de dados

A monetização de dados está evoluindo rapidamente. Novas tecnologias surgem constantemente no ecossistema de dados e IA, abrindo possibilidades para que as empresas aprimorem suas estratégias de monetização, diretas ou indiretas. Nesse cenário, IA e machine learning seguem como as tecnologias mais promissoras para avançar ferramentas preditivas otimizadas.

Outra tendência importante é a IA generativa. Com a ascensão de ferramentas como ChatGPT e Google Gemini, surgem novas formas de criar fontes de receita. A IA generativa ainda é uma tecnologia nascente. Por isso, é hora de as empresas inovarem.

No entanto, como já mencionamos, construir modelos de IA poderosos é caro, e as empresas só devem fazer essa transição quando tiverem uma estratégia clara de implementação. Se quiser saber mais sobre como monetizar IA, confira nosso curso Monetizing Artificial Intelligence.

Essas são ferramentas poderosas que exigem equipes com letramento em dados para usá-las. Como resultado, investir em cultura de dados é mais importante do que nunca para empresas que desejam aproveitar todo o potencial de dados e IA.

Conclusão

Esperamos que você tenha gostado deste artigo. Implementar estratégias de monetização de dados é fundamental para que as empresas encontrem novas fontes de receita e prosperem no cenário supercompetitivo de dados e IA. 

O letramento em dados é um componente essencial da monetização bem-sucedida. Construí-lo na sua organização levará a melhores resultados para o seu negócio e seus clientes e vai empoderar os colaboradores a gerar mais valor em suas rotinas. 

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